今年も益々ッ、幾何の偏微分をどう解くか！？
昨今、IT関係は、人工知能やスパコンなどが、話題な気もします。
人工知能＝革命 みたいな話もありますが、昔から既に色々応用済。
スマホなんて、指の動きを検知して、自在に何でもできちゃう＝人工知能の塊。
既に、革命勃発な訳で、今更、人工知能を取上げるのも、どうか思いますが…
(出来そうにない事を）可能せしめるのがコンピュ-タの意義＆真価。 計算分野では
解く事ばかりに気を取られか、コンピュータが、まだまだ実力発揮出来てない現実。
コンピュータが行うべき事を、苦闘しつパタパタ人が実施＝計算分野の、悪しき実態思います。
人工知能は解消策の一つ。 その方面、計算分野は、具体的解消策立案に至っていない印象
「良いソフト・良い手法、登場しませんかネ？」 そんな他力力本願・他人事だったり
私は人工知能は専門外で… みたいな、当事者意識欠落 では、実用遠のき×思いますが。
△△は私は専門外で… 文理問わず、専門家に多いコメントで注意。
見た目人工知能っぽい（エセ人工知能）作ればＯＫ思います。（解析分野は特に）
みかけの動作が○なら、何でも○で、簡単＆低レベルなものほど実用に有利。
逆の、難解＆高度なものを価値高いとみなす風潮。 高度な事を実施したがる風潮に注意。
不調になった。挙動が変。壊れた。 問題発生時、原因が簡単に特定化できないと×。
機械学習・深層学習などの自立的人工知能は、そこが問題（品質保証） 実用狙いは、
ＩＦ文等で行う簡単な人工知能が○。本格的なのは、私は止めておいた方が○思います。
幾多の、問題を回避して、うまくパッケジージ化できて、実用になるか？
既に事例が盛沢山？ 実態が見ずらい毎度のIT分野のパターン
技術計算の場合、偏微分の厄介さが追加。そこが、他のIT技術との違い思います。
それを書いているのが、昨年の年始ブログ。内容的に、これで十分かないう＝全然進歩なしですが
https://ameblo.jp/jishii/archive1-201701.html
計算機で益々計算しましょう そんな方向性の割に、教科書は、一番肝心（と思う）
幾何の偏微分＝直交の差分勾配計算 その難しさに触れず。それで大丈夫なのか？
計算分野の専門家は、スパコンやマルチフィジックスや乱流解明とか、
未踏域に随分熱心です。真に取組んで欲しい、実用上の課題は、↓
・如何に支配式（偏微分）を誤差なく解き、メッシュ依存を解消するか
・如何に簡単便利にするか（構造解析） ２つは技術計算の万年治らぬ痛い欠陥。
努力等で克服できず注意。 自動処理を進めて問題解消。それが◎と思います。
便利化には人工知能的なものも必要。なんちゃて的、エセ人工知能で十分思いますが。
簡単/便利/効率化/メッシュ依存解消 等の課題放置。未踏域は熱心。やっぱりみたいな…
肝心な事はしない。 そんな専門家の特性を、教科書に書く必要あり。 それが出来て、
対策しっかりなら、私の前職の研究所（技術計算と関係なしですが）も潰れず済んだか！！
短所を踏まえ克服なら飛躍。 教育・専門分野独特の、有用性主張しつ
短所に触れず短所克服に不熱心。難解で実用遠いものを好む
体質是正の必要性。ベテランや秀才が、その抵抗勢力いう罠に注意
簡単でない 今時の技術計算 「（前処理）データどうしよう 大変困った」 それが現場ですが
昨今、スマフォや小型ＰＣも計算能力は大変高く、能力使い切る工学計算は、かなり難。
例えば、囲碁将棋の場合、ルール元に、ウン兆通りかウン京通りか不明ですが
計算機が、先の先まで読み、セオリー殆ど無視で虱潰しに勝つ手を調べて打つ。なので、
勝つのは困難思いますが。 （将棋は、昨今、コンピュータが生んだ手も、かなりあるようですが）
ゲ-ムのような計算応用技術と、産業で必要とされる工学計算は違い…なかなか実用難
計算機の能力を使い切るのも難。
産業で応用される計算技術は、ゲーム類と違い、(大抵)前処理にて整合とれた膨大なデータ必須。
その準備構築が難＝計算機の能力が生かせない元凶。 構造解析で、線形静解析で、
パソコンで所要10分の計算が、元になるデータ量は、ソリッド要素で100万節点、
シェル要素で30万節点程度。
そのモデル構築は一ヶ月程度必要か？。モデル作成一ヶ月 計算時間10分。
計算10分。 準備たるデータ作成一ヶ月。人は頑張ってもショボモデルしか作れない現実。
計算機は少々の大規模処理は平気。デ-タ作成は人が担当。それが問題。
「（前処理）データ作成どうしよう 困った」 そんな現場に対し、
人がパタパタ出先で人海術作業 そんな業務形態が盛ん。それで良いのか？
計算が遅く困る話は、非線形や流体で多い。それよりデータ作成が難儀で困る事が殆ど思います。
前処理は、超難。昨今はＯＳＳも多く、有力ソフトは、ＳＮＳ等で、情報発信も多いです。
前後処理まで考えると、企業で使えない、駄目なソフトのオンパレード。使えるソフトは、
設計筋と密接に拘わったものが多い傾向。多くのＯＳＳ系は不十分？抽象的モデルはＯＫで
現実的モデル組むと、モデルが粗悪化したり、そんな類のは、企業では有用とならず注意。
特に構造計算は、僅かな簡略化や粗悪化が、実態との乖離を招きがち。なかなか難です
計算部の仕様は自明で、使い勝手向上のため、便利な前処理ソフトを、被せて行けばＯＫ。
しかし計算部の仕様が改定毎に変動したり、やりずらいのか、そっち方面活況に見えないいう。
専門家作成のソフトは難解。人の育成必須になるべく、意図的に使い勝手を悪くしている？
所要工数大＆メッシュ依存 工学の技術計算の問題解消は、染まってない人の方が、期待できるか！？
人工知能も脚光、人が汗水コツコツ…、そんな時代でない筈ですが。
工学系の技術計算は厄介なのが多くで。
問題が存在しない事になっていたり、抜本解消めざさず
捻り鉢巻、ガリガリ頑張って解消 業務代行アウトソ－スが、
常態＆常識だったり、 分野に染まった人が、解消策を見出すのは、難しいかも。
そんな訳で、専門家が強い分野は、進歩せず、意外に衰退しがち
ソッ それを教科書に書き、その対処策を学校で教えるべきなような…
技術計算は、凋落しない思いますが、専門家が力持つ組織の衰退は多く
老舗が電子化デジタル化で後手に回り凋落等、よくある近い事例思いますが。
要は、人が実施する事を、計算機がホイホイ行えば○。 ですが、
真反対で、コンピュータが行うべき事を、人が苦闘して行う悪しき実態
メッシュ依存に関して、幾何の偏微分が問題。そこが読めていないと、
方向を誤る思いますが。メッシュ数増やすと解消。そんな間違いは意外に多い？
どんな要素形状でも、高精度。そんな市販ソフトは、まだ出て来てない思います。
高次要素等、近いものは、あるか？。 フロント＆エンドは、あまり進歩してなく、
評価術としての欠陥が長年未解消。専門家が強い分野の、悪しき特長が、露呈と思います。
抽象的でない）現実的モデル化は構造解析が難。ハ－ドが進化するほど、
緻密＆大規模な解析モデル構築難が際立つ筈。 私周囲は、ノ-トＰＣに
見合う計算モデルすら構築難。 理論等の学習では解消できずで注意。
モデリング&条件設定の難儀さは大きな短所。短所克服に頑張るのが、あるべき姿ですが
普及推進熱心な割に、短所克服に、あまり身が入ってない。中には、短所指摘すると、
怒る人もいたり… 計算分野に限りませんが、専門分野・学術分野の体質改善が必要思います。
でないと、目が肥えた世間の実用要求水準に到達できず、信用失墜も起こりうる懸念。
私の場合、要求水準に到達する事は、無理そう てな訳で、退職しましたが。
若く＆給与安いうちはOK。年食うと、周囲の要求が高まります。解決手段を作れるか！？